Optimizing Damper Connectors for Adjacent Buildings
Notice bibliographique
Résumé
Many theoretical and experimental studies have used heuristic methods to investigate the dynamic behaviour of the passive coupling of adjacent structures. However, few papers have used optimization techniques with guaranteed convergence in order to increase the efficiency of the passive coupling of adjacent structures. In this paper, the combined problem of optimal arrangement and mechanical properties of dampers placed between two adjacent buildings is considered. A new bi-level optimization approach is presented. The outer-loop of the approach optimizes damper configuration and is solved using the ``inserting dampers'' method, which was recently shown to be a very effective heuristic method. Under the assumption that the dampers have varying damper coefficients, the inner-loop finds the optimal damper coefficients by solving an $n$-dimensional optimization problem, where derivative information of the objective function is not available. Three different non-gradient methods are compared for solving the inner loop: a genetic algorithm (GA), the mesh adaptive direct search (MADS) algorithm, and the robust approximate gradient sampling (RAGS) algorithm. It is shown that by exploiting this new bi-level problem formulation, modern derivative free optimization techniques with guaranteed convergence (such as MADS and RAGS) can be used. The results indicate a great increase in the efficiency of the retrofitting system, as well as the existence of a threshold on the number of dampers inserted with respect to the efficiency of the retrofitting system.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».